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虎斑嘟嘟 - 大模型訓練數據的版權爭議：合理使用原則與創作者權益的平衡

大模型訓練數據的版權爭議：合理使用原則與創作者權益的平衡 引言：數據洪流中的版權困境 在人工智能的快速發展中，大語言模型的訓練數據規模已從最初的數十GB擴展到如今的數百萬GB。這種數據飢渴的背後隱藏着一個日益尖鋭的矛盾：模型的訓練需求與創作者版權保護之間的衝突。2023年，多個知名作家和新聞機構對OpenAI等公司提起集體訴訟，指控其未經授權使用受版權保護的作品進行模

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C語言NO小白 - 7-Zip下載、安裝和使用教程（附官網安裝包，適合新手）

7-Zip 是一款開源、免費的壓縮軟件，沒有任何功能限制、廣告插件和捆綁程序，安裝包僅 1-2MB，資源佔用極低，適合各個版本的 Windows 系統。 7-Zip 最突出的技術特點是支持 7z 壓縮格式，它的壓縮率特別高。實測表明，7z 格式比傳統的 ZIP 格式節省 30%-70% 空間，甚至比同類軟件高 2-10 個百分點。 7-Zip 幾乎涵蓋所有常見

7.zip , yyds乾貨盤點 , 7z , 辦公效率 , 7z解壓軟件下載 , 7z下載安裝和使用教程 , 7-zip軟件

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軟件求生 - 從 0 到 1 玩轉 Spring AI + 智譜 AI 向量模型，RAG 工程師都在用！

事情是這樣的。 上週，我負責的一個智能問答項目，老闆突然説一句話： “小米啊，我們要做知識庫檢索，搞個類似 RAG 的東西，支持語義搜索。” 我當場愣住：語義搜索？知識庫？向量？Embedding？ 老闆微微一笑：“別慌，用 SpringAI 接智譜 AI。” 那一刻，我的人生彷彿聽見了 命運的 Callback。於是，就有

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 搜索 , 屬性表 , 向量空間 , 人工智能

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mb67ff5f258c5ba - 全面抓包工具對比分析：Fiddler、Charles、Wireshark、BurpSuite等

抓包工具哪些好，來看這裏就夠了..... 作為 軟件測試工程師，抓包總是不可避免：遇到問題要做分析需要抓包；發現 bug 需要定位要抓包；檢查 數據傳輸的安全性需要抓包；接口測試遇到需求不全的也需要抓包... 就因為抓包在測試工作中無處不在，所以市面上才會出現一大批的抓包工具供大家選擇。 之前我也發過一些文章介紹一些常用 抓包工具，比如 wireshark，Charles 等，然

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primeshao - 1030. Matrix Cells in Distance Order

題目 We are given a matrix withRrows andCcolumns has cells with integer coordinates(r, c), where0 = r Rand0 = c C. Additionally, we are given a cell in that matrix with coordinates(r0,

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dayongchan 頭像

dayongchan - 五項修煉：讓你的團隊從"瞎忙"到"拿結果"的蜕變之路

引言：何謂領導？我認為是引領和指導。 大家好，我是Kenyon，作為一名帶了12年團隊的領導者，我覺得最大的成就並非事必躬親，而是通過有效的安排，激發團隊的潛能，共同高效地達成目標。 以下為深度好文，把我十多年對團隊管理的領悟毫無保留的分享給您了，關注一下我吧！感謝您的支持！ 從一線員工到團隊舵手的角色轉變中，我深刻體會到，安排工作的最高境界，是讓團隊的每一項努

領導能力 , yyds乾貨盤點 , 辦公效率 , 好領導 , 工作安排 , 團隊協作

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調試人生 - iOS APP 抓包全流程解析，HTTPS 調試、網絡協議分析與多工具組合方案

在移動應用開發中，iOS APP 抓包是最常見、也最容易遇到困難的調試環節。無論是接口聯調、線上問題排查、性能分析，還是驗證 SDK 行為，抓包一直是最直接、最高效的分析方式。但當涉及到 iOS 的安全體系（ATS、證書鏈、pinning）與多協議混合環境（HTTPS + QUIC + TCP/UDP）時，抓包的難度會成倍提升。 一、為什麼 iOS APP 抓包比想象中更復雜？

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技術員阿偉 - 《聯機遊戲多端通聯進階指南：邏輯協同與體驗優化的實戰手冊》

在聯機遊戲的開發語境中，協同邏輯的隱性錯位往往藏在跨端交互的細微鏈路裏，它不是顯性的功能失效，而是在玩家操作與數據反饋之間形成的無形滯澀，這種滯澀會隨着聯機人數的增加、場景複雜度的提升逐漸放大，最終影響整體體驗的流暢度。這種現象如同精密儀器中未完全咬合的齒輪，每個部件單獨運行時看似無虞，一旦進入協同狀態，就會因微小的偏差產生連鎖反應—比如玩家釋放技能的指令已發出，卻在其他玩家的視

場景切換 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 加載 , 代碼人生

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愛分享技術的小文 - HTTPS和HTTP的區別及自定義證書使用教程

HTTPS(全稱:Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer)，是以安全為目標的HTTP通道，簡單講是HTTP的安全版。即HTTP下加入SSL層，HTTPS的安全基礎是SSL，因此加密的詳細內容就需要SSL。 它是一個URI scheme(抽象標識符體系)，句法類同http:體系。用於安全的HTTP數據傳輸。https:UR

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讓世界更美好 - 優化前端性能：解決JavaScript與CSS阻塞渲染問題

在現代Web開發中，頁面加載速度直接影響用户體驗和SEO排名。其中，JavaScript和CSS的資源加載與執行常常成為頁面渲染的瓶頸。本文將深入探討這些資源如何影響頁面渲染，並提供一系列實用解決方案。 理解關鍵渲染路徑 在深入研究解決方案前，我們需要了解瀏覽器如何處理網頁資源： 解析HTML → 構建DOM樹 遇到CSS → 暫停HTML解析

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讓世界更美好 - OceanBase數據庫全解析：架構、特性與應用實踐

一、OceanBase簡介：中國原生的分佈式數據庫 OceanBase是由螞蟻集團完全自主研發的分佈式關係型數據庫，誕生於2010年，最初用於解決支付寶的核心交易需求。經過十餘年發展，如今已成為支撐雙11百萬級TPS、金融級一致性的成熟數據庫產品。 核心定位：OceanBase定位於"高可用、高擴展、高兼容的分佈式關係數據庫"，尤其擅長處理金融級事務和高併發場景。20

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WangLanguager - 矩陣分解（Matrix Factorization）介紹和代碼示例

矩陣分解（Matrix Factorization）介紹 矩陣分解是一種常用的推薦系統技術，旨在通過將用户-物品評分矩陣分解為兩個低維矩陣（用户特徵矩陣和物品特徵矩陣）來發現潛在的用户偏好和物品特性。這種方法能夠有效處理稀疏數據，常用於協同過濾推薦系統。 基本原理 評分矩陣：通常是一個稀疏矩陣，其中行表示用户，列表示物品，元素

yyds乾貨盤點 , 初始化 , 推薦系統 , 矩陣分解 , Css , 前端開發 , HTML

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西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索優化是如何賦能私域經濟模式的？

AI搜索優化和私域電商是互相成就的黃金搭檔，一個負責精準引流，一個負責高效轉化，共同幫你把流量變成“留量”。楊建允來拆解一下它們是怎麼配合的： 一、AI搜索優化如何賦能私域電商？ 1.精準捕獲流量：AI能理解你的搜索意圖，動態匹配關鍵詞。比如有美妝品牌用AI優化後，答案提及率從12%漲到48%，轉化率直接翻了2.3倍。 2.AI內容生優化：AI能自動識別商品描述

AI搜索 , yyds乾貨盤點 , GEO優化 , AI賦能 , 私域經濟 , AI搜索優化 , AI寫作 , aigc

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未聞花名AI - 構建AI智能體：四十四、線性迴歸遇見大模型：從數學原理到智能實戰

一、什麼是線性迴歸 結合我們生活中例子，如果你是一個水果店老闆，你想知道“草莓的重量”和“它的價格”之間有什麼關係。憑經驗你知道，越重的草莓肯定越貴。線性迴歸就是幫你把這種模糊的經驗，變成一個精確的數學公式。 核心思想：找到一個線性方程（一條直線），來最好地描述自變量 (X)（比如：重量）和因變量 (Y)（比如：價格）之間的關係。 公式：Y = wX +

擬合 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 最小二乘法 , 人工智能 , 數據結構與算法

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技術員阿偉 - 《UGC工具的能力梯度解鎖指南》

很多產品陷入“功能越多越強大”的誤區，卻忽略了用户在碎片化場景下的核心訴求—當一位博主在通勤途中想用手機編輯圖文時，過多的排版選項會成為認知負擔，而過於簡化的功能又無法滿足專業表達需求。這就需要建立“感知負荷拆解模型”，將複雜功能拆解為“基礎必選”“進階可選”“專家隱藏”三個層級，通過用户行為數據動態調整功能展示優先級，讓工具的能力邊界與用户的操作熟練度形成正向匹配。這種設計思路

複雜度 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 代碼人生 , 開發者

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蒙奇D索隆 - 【操作系統】408操作系統核心考點精講：第二章——進程的概念、組成與特徵​

(進程) 導讀 大家好，很高興又和大家見面啦！！！ 在前面的內容中我們介紹了【操作系統】的基本概念、發展歷程、運行環境以及體系結構等重要內容。這些內容讓我們對【操作系統】有了一個初步的印象與瞭解。 從本篇內容開始，我們將進入【操作系統——第二章——進程與線程】的學習。在這個章節中，我們將會學習以下知識點： 進程與線程 CPU調度 同步與互斥

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西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索優化對演藝行業獲客的影響

AI搜索優化對演出行業獲客的影響主要體現在精準觸達潛在觀眾、提升營銷效率和優化用户體驗等方面。以下是楊建允結合相關應用進行的説明： 精準定位潛在觀眾：AI搜索優化能夠分析用户搜索行為和偏好，主動發現對特定演出類型、演員或主題感興趣的潛在觀眾，實現從“被動推送”到“主動發現”的轉變。例如，AI搜索優化以後，通過識別用户對沉浸式演藝或特定劇目的潛在需求、搜索需求，AI平

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LazyUpdate - Qt插件機制

一、 Qt插件機制核心概念 插件本質：一種動態加載的、遵循特定接口規範的模塊，用於擴展主應用程序的功能，而無需修改主程序本身或重新編譯。這實現了“開放-封閉”原則。 Qt插件的兩種類型： 高階API插件：用於擴展Qt框架本身的功能。 例如：自定義數據庫驅動(QSqlDriverPlugin)、圖片格式(QImageIOPlugi

軟件研發 , 插件 , yyds乾貨盤點 , API , qt , 加載

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技術員阿偉 - 《Unity沙盒雲服配置實戰指南：地形生成與創作協同的算力架構》

沙盒世界的核心魅力在於無限探索與自由創作—玩家可能在雪山之巔搭建空中城堡，在深海之下挖掘遠古遺蹟，或是在平原之上構建複雜的機械裝置，這些場景背後，雲服務器需要承載的不僅是海量地形數據的實時傳輸，更是動態實體的持續運算、創作數據的安全存儲與多人協作的低延遲同步。不同於傳統遊戲的固定場景與線性流程，沙盒遊戲的不確定性（玩家行為不可預判、實體數量動態變化、地形探索無邊界）對雲服務器的架

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WangMing_X - C#上位機軟件：17.2 數據服務打開、服務器名稱的集中寫法、協議的打開和登錄模式修改的四個步驟

筆記摘要： 本視頻講述了SQL Server數據庫管理系統的基本使用方法，包括服務啓動、客户端連接配置、服務器名稱與實例的區分、身份驗證模式設置及SA賬號啓用等關鍵操作步驟。/n – 思維導圖： 學習筆記： **課程導入與環境要求 視頻開始介紹學習內容為SQL腳本數據庫設計與編程，要求學員已安裝SQL Serv

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全棧技術開發者 - 結構化協作（structured collaboration）本質是什麼？什麼是「語義編排」？語義編排在FoA中核心原理是什麼？

在現代人工智能中，智能體的規模和複雜性正在以前所未有的速度擴展。單個智能體在處理複雜任務時往往面臨計算能力和知識覆蓋的限制，而多智能體系統的出現為解決這一問題提供了可能。然而，隨着智能體數量的增加和任務複雜度的提升，如何確保智能體之間能夠高效、可靠地協作，成為設計分佈式智能系統的核心挑戰。 傳統的多智能體系統通常依賴於同步調用或點對點通信來完成任務分配與結果收集。這種模式在

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寫的做不如改的多 - Flutter 加固方案全解析，從 Dart 層到 IPA 成品的多工具協同防護體系

Flutter App 在打包成 iOS IPA 時，本質上仍然是一個混合工程： Dart 邏輯被編譯成 AOT 二進制、Flutter Engine 內嵌、部分資源仍以明文形式打包，最終與 ObjC/Swift 外層交互組成完整應用。 在逆向工程者眼中，Flutter App 的保護難點和暴露點與傳統 iOS 工程不太一樣： iOS 層的 ObjC/Swift 代碼依然

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調試人生 - Objective-C 測試（OC 測試）指南 從單元測試到性能調優的多工具協同方法

在 iOS 生態逐漸向 Swift 靠攏的同時，Objective-C（OC）依舊是大量成熟大型 App 的主力語言。 尤其在企業級項目、歷史項目、框架庫、原生組件中，OC 的穩定性與可控性仍舊不可替代。 因此，構建一套 適用於 OC 項目、覆蓋功能、性能、系統日誌與跨端場景的測試體系，對許多團隊來説依然非常重要。 本文將從工程實戰角度出發，圍繞 OC 測試的常見場景，結合 XCTe

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中國英茂科工 - DNS

DNS（Domain Name System，域名系統）是互聯網的核心基礎設施之一，其核心作用是將人類可讀的域名（如www.example.com）轉換為計算機可識別的IP地址（如192.0.2.1），從而實現網絡請求的精準定位。以下是關於DNS的詳細介紹： 一、DNS的核心功能 正向解析：將域名轉換為IP地址（如A記錄對應IPv4，AAAA記錄對應IPv6）。 反向解析：通

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